面向CPU＋GPU异构计算的SIFT特征匹配并行算法

摘要

依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.